考虑多失效模式的复杂系统运行可靠性评估

为准确评估复杂系统的运行可靠性,针对复杂系统的失效规律和特点,提出考虑多失效模式的运行可靠性评估方法。采用贝叶斯线性模型融合状态监测信息,评估退化水平,建立基于Gamma随机过程的退化失效可靠性评估模型;针对突发失效样本量小的特点,采用贝叶斯方法,建立基于Weibull分布的突发失效可靠性评估模型。以退化失效可靠性评估和突发失效可靠性评估为基础,应用贝叶斯模型平均技术建立复杂系统的运行可靠性评估模型,定量分析退化失效和突发失效对复杂系统运行可靠性的影响,并采用马尔科夫链-蒙特卡洛方法求解模型。以某型航空发动机为例,说明了该方法的应用过程,验证了该方法的有效性。     

基于贝叶斯网络的复杂系统多态可靠性分析

为了评估多态复杂系统的可靠性,识别系统中的薄弱环节,提出了一种基于贝叶斯网络的多态系统可靠性评估方法。在运用故障树进行分析的基础上进一步将故障树映射为贝叶斯网络。考虑到部件故障状态以及部件间故障逻辑关系的不确定性,该方法运用贝叶斯网络的条件概率描述部件间的不确定联系,采用三状态节点来描述系统和部件不同的故障状态,融合各验前信息计算各底事件和顶事件的发生概率,分析各个底事件对系统整体可靠性的影响,并计算各事件的重要度指标,通过分析查找系统的薄弱环节,以应用实例对提出方法的可靠性进行了验证。     

基于T-S故障树和贝叶斯网络的模糊可靠性评估方法

针对贝叶斯网络方法存在的贝叶斯网络模型和节点条件概率表难以构造、根节点故障率和故障概率数据难以精确获取等不足,以及T-S故障树分析方法存在的计算复杂、不能进行反向推理等不足,提出基于T-S故障树和贝叶斯网络的模糊可靠性评估方法:利用T-S故障树构造贝叶斯网络模型、T-S门规则构造节点条件概率表;用模糊数描述节点的多种故障状态,模糊子集描述节点各故障状态下的故障率、故障概率;结合贝叶斯网络推理给出在仅知根节点故障状态条件下,叶节点各故障状态的发生概率、根节点状态重要度;以及已知根节点各故障状态的故障率、故障概率模糊子集条件下,叶节点各故障状态的故障率、故障概率模糊子集,以及根节点模糊重要度、后验概率。通过与文献[5]的T-S故障树分析方法、文献[10]的贝叶斯网络方法对比,验证所提方法的可行性。对巷道运输车液压系统进行模糊可靠性评估,计算根节点状态重要度等可靠性指标,为提高系统可靠性和进行故障诊断提供依据。     

基于概率模型检验的复杂武器系统任务可靠性评估方法研究

任务可靠性反映武器系统在规定的任务时间和维修保障条件下完成规定作战或训练任务的能力,因此对于评价武器系统的综合效能具有重要意义.将概率模型检验技术引入到复杂武器系统的任务可靠性评估过程中,以某型弹炮结合武器系统为例,建立基于进程代数语言的系统演化过程描述模型:在此基础上,通过连续随机逻辑语言给出任务可靠度、任务可用度、任务效能等多种评价指标的形式化描述公式,借助概率模型检验器实现评价指标的自动计算.该方法能够有效地简化复杂武器系统任务可靠性的评估建模过程和各种评价指标的推导计算过程,并且在求解过程中自动地应用多种优化技术,大幅度提高计算效率.与传统的分析计算方法相比,该方法更适于在工程实践中应用.     

基于数据融合的加工中心功能铣头贝叶斯可靠性评估

针对加工中心功能铣头可靠性评估中小样本和高成本的特点,提出融合性能退化试验数据与现场故障数据的贝叶斯可靠性评估方法。该方法通过基于故障机理的性能退化试验设计和数据分析,导出功能铣头的寿命模型、积累先验信息并外推伪寿命数据;应用贝叶斯方法构建融合试验信息和现场故障数据的评估模型,并最终实现对功能铣头可靠性的评估。以某加工中心的功能铣头为示例进行方法描述,并与基于性能退化试验数据分析和基于现场数据统计的评估方法进行对比,结果表明,该方法具有更高的评估精度,具有一定的工程应用价值。     

煤矿刮板输送机故障分析与诊断

通过人工推导,得到了采煤压缩机的故障树.利用故障树与贝叶斯网络的映射关系,将故障树转化为贝叶斯网络,通过贝叶斯网络、故障树和故障发生率,得出刮板输送机的可靠性.根据已计算出的信度和可靠性的计算方法,得到各种情况下的故障概率,从而帮助维修人员快速找出故障原因.     

数控机床最小维修的贝叶斯可靠性分析

为减少非齐次泊松过程模型的不确定性,提高数控机床的评估精度,利用马尔科夫链蒙特卡洛法给出了数控机床最小维修的贝叶斯可靠性分析结果,包括模型参数和可靠性指标的点估计和区间估计。通过两个工程实例,结合专家现场维修经验,分别分析了最小维修数控机床故障强度减小和增大时的可靠性,计算结果显示贝叶斯可靠性分析的区间估计长度小于极大似然估计,其分析结果更加全面和接近实际情况。     

复杂机械系统故障分析模型研究

将动态故障概率与面向对象贝叶斯网络(OOBN)相结合,在系统结构功能关系和故障模式影响分析(FMEA)的基础上,建立一种适合于复杂机械系统的动态面向对象贝叶斯网络(DOOBN)故障分析模型,该方法考虑了组件故障概率随时间的变化及组件可靠性退化对系统功能状态的影响,诊断模型具有层次性、动态性,利用该模型可以方便的对复杂系统进行故障传播的分析和关联故障的定位。在ISG-发动机上的应用表明该方法既可以简化系统的故障分析模型,又使模型描述更符合系统的实时状态。     

数控磨床可靠性模型优选与分析

可靠性评估是可靠性工作的首要任务,为了避免在可靠性建模过程中的主观性,并取代繁琐的计算过程,首先采用四分位距法对故障数据进行离群值判定,进而使用MINITAB软件实现对有效故障数据的可靠性模型优选,最后通过线性相关性和K-S检验来验证该方法的准确性;同时,为了提高数控磨床可靠性水平,采用失效模式与影响分析、故障树分析方法对机床进行可靠性分析,并对关键故障因素提出有效的可靠性改善措施;以上方法在项目中均得到有效应用,对提升该机床可靠性水平及今后的可靠性设计改进有着重要作用。     

数控磨床头架系统可靠性建模与评估

头架系统是数控磨床的关键功能部件,其可靠性高低对磨床的加工质量和效率有重要的影响。根据采集到的故障数据和常用的故障分布类型,应用回归分析法和最大似然估计法对MKS系列数控磨床建立指数分布模型和威布尔分布模型,以获取分布函数及相关参数,用相关系数法和最小距离之和法检验建立模型合理性。根据建立的数学模型计算可靠性指标MTBF,与观测值进行比较,验证所建模型的正确性,为数控磨床可靠性提升提供理论依据。这里所建模型及评估方法已应用于某机床厂的可靠性提升工程中。     

考虑多种故障状态的机械系统可靠性评估方法研究

为解决传统可靠性分析方法在多状态且难以获得精确故障率的机械系统可靠性评估中的不足,以及T-S故障树存在计算复杂、不能逆向推理等问题,提出一种将T-S故障树和区间模糊多态贝叶斯网络相结合的系统可靠性评估方法.将T-S故障树映射成贝叶斯网络,在模糊贝叶斯网络可靠性分析方法中引入区间理论,对模糊子集边界值进行模糊化处理,构建...     

基于物联网的铁路信号设备智能检测与故障诊断系统设计

针对铁路信号设备中的故障检测和诊断效率低下,以及传统方法在处理复杂故障时存在局限性,设计一种基于物联网技术的铁路信号设备智能检测与故障诊断系统。该系统旨在提高铁路信号设备故障检测的准确性和效率,进而确保铁路运输系统的安全和可靠性。该系统利用物联网技术进行实时数据收集,同时结合机器学习算法对信号设备的运行数据进行深入分析,以实现高效的故障诊断。该系统可以快速准确地识别出故障模式,并提供有效的维护建议。在系统测试中,该方法展现出了高准确率和快速响应能力,显著提高了故障诊断的效率,为铁路运输安全管理提供了一种新的技术支持,对于提高铁路运输的安全性和可靠性具有重要意义。     

应用贝叶斯理论评估水下采油树可靠性

水下采油树作为水下油气开采的重要设备,长期处于深海中,其可靠性直接影响整个水下生产系统的安全稳定运行。因此,为研究水下采油树系统的工作可靠性问题,提出一种基于贝叶斯理论的可靠性评估方法,该方法在融合模糊理论的基础上,并考虑到部件失效概率的动态性问题,并以构造的动态模糊子集来表述各根节点的失效概率。该方法有效改善了传统贝叶斯网络在处理故障信息存在模糊性及动态性等方面的问题,提高了系统可靠性分析结果的准确性。通过利用贝叶斯网络对水下采油树系统进行可靠性分析,以期为水下采油树的故障诊断与维修提供了理论依据和数据支撑。     

基于故障树贝叶斯网络的液压启闭机故障诊断方法

针对液压启闭机设备专业性强,故障原因复杂等特点,该研究提出了一种基于故障树建立贝叶斯网络的故障诊断方法。首先建立了液压启闭机系统的故障树,然后将故障树转化为贝叶斯网络,计算出顶事件的发生概率并运用贝叶斯网络推理对可能造成故障的原因进行重要度分析,实例表明该方法能有效克服传统故障树分析法的局限性。     

基于竞争失效的数控机床可靠性建模

数控机床故障是多故障模式竞争的结果。故假设各故障模式相互独立且服从威布尔分布,当某一系统故障模式出现时,其他系统故障模式数据按照截尾数据处理,然后用Johnson法对该故障模式故障顺序修正,据此进行该故障模式可靠性模型参数估计和拟合性检验,考虑故障模式竞争性,得出了一种基于竞争失效模式分析的可靠性评估模型。最后,以6台某系列数控机床20个故障数据为例对该方法进行验证,说明了该方法的有效性和可行性。     

空间索杆铰接式伸展臂动态故障树建模及其可靠性评估

由于空间索杆铰接式展臂伸机构复杂,部分失效过程出现动态特性,如冗余备份以及功能相关性等,故采用基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法对伸展臂系统进行可靠性评估。首先分析逻辑门向离散时间贝叶斯网络的转化方法,建立逻辑门的贝叶斯网络模型以及相关事件的条件概率分布。根据上述转换原理,将空间索杆铰接式伸展臂的动态故障树转化为对应的离散时间贝叶斯网络模型,最后利用贝叶斯网络推理计算伸展臂系统的失效概率以及各失效模式的后验概率,实现对其可靠性的评估。     

区间三角模糊多态贝叶斯网络可靠性分析方法研究

针对传统系统可靠性分析方法在处理模糊信息方面的不足,建立了基于区间三角模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。通过区间三角模糊子集来描述根节点故障率;基于区间三角模糊子集,构建了区间三角模糊多态贝叶斯网络模型;研究了区间三角模糊多态贝叶斯网络可靠性分析算法,给出了求解叶节点故障模糊可能性与去模糊根节点后验概率的计算方法。最后,对塔机倾覆事故进行了可靠性分析,验证了该方法的有效性。     

基于模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析及在液压系统中的应用

为使贝叶斯网络能够对模糊信息和不确定信息进行处理,提出一种新的基于模糊贝叶斯网络的多态系统可靠性分析方法。该方法将模糊集合理论引入到贝叶斯网络可靠性分析中,考虑部件故障状态、部件故障率的模糊性以及部件间故障逻辑关系的不确定性,使贝叶斯网络具有处理模糊信息的能力。该方法采用模糊数描述系统和部件的故障状态,利用模糊子集描述部件的故障率,运用贝叶斯网络的条件概率表描述部件间的不确定联系。该方法应用到载重车液压悬架系统的可靠性分析实例中,分析结果表明该方法在进行系统可靠性分析时能够充分利用系统的模糊信息和不确定信息,从而提高系统可靠性分析的效率。     

多源异构数据贝叶斯统计融合可靠性评估模型

为解决小子样高可靠性长寿命产品的可靠性评估,提高可靠性评估的精准度,采用贝叶斯方法构建多个信息源数据融合的贝叶斯可靠性评估模型.首先,该模型选择一组数据作为另一信息源的最初先验信息,根据贝叶斯估计融合得到后验密度,并将其作为下一信息源的先验分布;通过依次迭代,得到多源异构数据的联合后验密度和可靠性指标数据,进而完成相应...     

基于贝叶斯网络的垃圾压块机可靠性分析

针对垃圾压块机的工作可靠性问题,对垃圾压块机的压缩机构进行了分析,将贝叶斯网络应用到液压系统可靠性分析之中。提出了贝叶斯网络的概念与公式,给出了贝叶斯网络的构建方法,采用基于图形结构精确推理方法,建立了压缩机构的贝叶斯网络。通过手册查阅了各液压元件发生故障的概率,最后结合贝叶斯网络求得了系统发生故障的概率。研究结果表明,该液压系统发生故障的概率为0.057 4,换向阀发生故障的概率为0.252。通过建立贝叶斯网络,求得极易发生故障部件概率的方法,直观地表示出了该系统故障的因果关系,找到了系统的薄弱环节,提高了系统的可靠性。